课程评测：Coursera上的广义线性模型与非参数回归

10 月 11, 2024 #加性模型, #学习课程, #平滑样条, #广义线性模型, #数据科学, #核估计, #泊松回归, #统计建模, #逻辑回归, #非参数回归

在Coursera的统计建模数据科学项目的最后一门课程中，学习者将深入研究更高级的统计建模工具。这些工具包括广义线性模型（GLMs），它为分类提供了简介（通过逻辑回归）；非参数建模，包括核估计、平滑样条和半参数广义加性模型（GAMs）。此课程强调对这些工具的坚实概念理解。

课程大纲的前几模块介绍了广义线性模型，尤其是通过二项回归模型进行的介绍。在这一模块中，学习者将了解广义线性模型的必要性，并学习到二项回归模型的常用链接函数，如何正确地解释二项回归模型，以及评估模型拟合和预测能力的各种方法。

接下来的模块专注于计数数据建模，学习如何使用泊松回归模型分析计数现象和预测变量之间的关系。课程还会讨论泊松回归不适用的情况下的解决方案。

非参数回归的概念在中间模块中进行了介绍。与之前学习的参数模型相对比，这一部分将解释核估计和样条等特定的非参数回归模型，同时引入了加性模型，这是一种将参数和非参数方法结合的建模方式。

最后一模块专注于广义加性模型（GAMs）的引入。该模块将讨论GAMs在灵活性和可解释性上的优势，学习GAMs拟合的基本数学，并在R语言中实施GAMs的实际应用。

整门课程内容丰富，适合那些希望提升统计建模技能的学习者。通过这门课程，学习者不仅能够掌握重要的统计工具，还能学会如何在实际问题中合理应用这些工具。对于希望进一步深造数据科学或统计建模领域的学生而言，这是一门不可多得的课程。